• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.26 no.11
• /
• pp.173-182
• /
• 2021

In this paper, we analyzed driver's and passenger's motions that cause driver's distraction, and recognized 10 driver's behaviors related to mobile phones. First, distraction-inducing behaviors were classified into environments and factors, and related recent papers were analyzed. Based on the analyzed papers, 10 driver's behaviors related to cell phones, which are the main causes of distraction, were recognized. The experiment was conducted based on about 100,000 image data. Features were extracted through SURF and tested with three models (CNN, ResNet-101, and improved ResNet-101). The improved ResNet-101 model reduced training and validation errors by 8.2 times and 44.6 times compared to CNN, and the average precision and f1-score were maintained at a high level of 0.98. In addition, using CAM (class activation maps), it was reviewed whether the deep learning model used the cell phone object and location as the decisive cause when judging the driver's distraction behavior.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.576-578
• /
• 2010

운전자 정보제공 HVI(Human-Vehicle Interface) 시스템은 운전자에게 보다 향상된 인터페이스를 제공하기 위한 시스템이다. 요즘에는 다양한 정보기기가 등장하면서 운전 중에 다양한 정보를 습득할 수 있고 유용한 정보로 활용할 수 있다. 반면 이러한 기기들이 통합되지 않음으로 인해 조작에 불편을 주고 때로는 유용한 정보가 운전에 방해를 주는 요인이 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에게 정보제공을 위한 HVI 통합 시스템을 설계하여 다양한 정보기기를 통해 수집되는 정보를 운전자에게 효과적으로 제공하고 운전 중에 운전자의 동작을 최소화기 위한 시스템을 설계한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.35 no.9C
• /
• pp.756-760
• /
• 2010

This paper is proposed to an novel facial behavior recognition system for driver's fatigue detection. Facial behavior is shown in various facial feature such as head expression, head pose, gaze, wrinkles. But it is very difficult to clearly discriminate a certain behavior by the obtained facial feature. Because, the behavior of a person is complicated and the face representing behavior is vague in providing enough information. The proposed system for facial behavior recognition first performs detection facial feature such as eye tracking, facial feature tracking, furrow detection, head orientation estimation, head motion detection and indicates the obtained feature by AU of FACS. On the basis of the obtained AU, it infers probability each state occur through Bayesian network.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.227-230
• /
• 2018

자동차는 현대사회에서 보편화한 편리한 운송수단으로써 사람이 생활하는 어느 곳에서나 활용되고 있다. 최근 ICT와 차량을 융합한 커넥티드 카는 운전자에 의해 모든 동작이 결정되는 특징을 가지고 있어 도난 및 오용되니 않게 적합한 사용자 인증이 필요하다. 운전자가 음주를 하게 되면 정상적인 차량 운행이 불가능하여 교통사고가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해 운전자의 현재 상태를 파악하여 차량을 운전하는데 이상이 없는지를 파악하고 부적합할 경우 차량 운행을 제어할 수 있는 수단이 필요하다. 스마트키, 지문 인식 등 차량에 대한 사용자 인증의 방식이 존재하지만, 인증과 동시에 사용자의 현재 상태를 파악하는 방법은 없는 상황이다. 본 논문에서는 고유한 생체 정보인 ECG 파형의 특징을 이용하여 사용자 인증과 동시에 운전자의 현 상태를 파악하는 안전한 차량 제어 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.240-243
• /
• 2002

본 연구에서는 인간공학적 평가를 위한 한국인 인체모델을 개발하고, 인체 모델의 평가를 위해 팔 동작의 시뮬레이션 및 리치 평가를 수행하였다. 한국인의 인체측정자료를 이용하여 통계학적 분석을 실시하고, 인체 자료생성 프로그램을 통해 인체 각 지체들의 특성치와 상관관계를 얻었다. 이를 바탕으로 인체 모델을 구성하고 가상 공간에서의 용이한 적용을 위해 인체 모델은 3차원 그래픽 기술을 통해 가시화되었다. 차량모델과 인체모델을 통합하고 차량 내에서 운전자의 팔 동작 표현 및 리치 평가기능을 구현하였다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.34 no.5
• /
• pp.27-35
• /
• 2017

자율 주행 자동차에 있어서 기능 안전을 위해서 필요한 다양한 고려 사항과 필수 센서인 모바일 라이다 센서에 대하여 분석한다. ISO 26262는 인간이 운전할 경우 기능적인 안전을 보장할 수 있는 신뢰를 제공하는 기능 안전 표준으로서, 자율 주행 자동차가 운전자의 개입없이 주변의 상황을 파악하고 인지한 후 스스로 판단하여 동작하는 경우 정확하게 수행되었다는 것을 판단하기가 어렵다. 자율 주행 자동차는 주변 환경 센싱, 처리 및 판단, 동작 수행의 과정을 거쳐서 자율 주행을 수행한다. 이 중에서 주변 환경 센싱과 동작 수행의 경우 기존의 자동차 기능 안전을 개선하여 적용이 가능할 것이다. 본고에서는 자율 주행 자동차에 대한 기능 안전의 상관성과 자율 주행 자동차가 주변 환경 센싱에 필수적으로 사용하는 모바일 라이다가 사용하는 다양한 기술들에 대하여 알아본다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.21 no.4
• /
• pp.358-367
• /
• 2017

Advanced Driver Assistance Systems(ADAS), such as Front Collision Warning System (FCWS) are currently being developed. FCWS require high processing speed because it must operate in real time while driving. In addition, a low-power system is required to operate in an automobile embedded system. In this paper, FCWS is implemented in CPU-FPGA architecture in embedded system to enable real-time processing. The lane detection enabled the use of the Inverse Transform Perspective (IPM) and sliding window methods to operate at fast speed. To detect the vehicle, a Convolutional Neural Network (CNN) with high recognition rate and accelerated by parallel processing in FPGA is used. The proposed architecture was verified using Intel FPGA Cyclone V SoC(System on Chip) with ARM-Core A9 which operates in low power and on-board FPGA. The performance of FCWS in HD resolution is 44FPS, which is real time, and energy efficiency is about 3.33 times higher than that of high performance PC enviroment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.836-839
• /
• 2012

본 논문에서는 운전자의 안전을 보장하기 위해 영상 처리 기술을 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 차세대 인터페이스 기술을 제안한다. 제안된 기술은 카메라 한대에서 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 음성인식과 동작 인식이 결합된 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 설제 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이었으며, 이러한 기술적 요소들은 운전자가 인지하지 못하는 상황 등에서도 적절한 정보를 운전자에게 제공해 줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• Convergence Security Journal
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.31-37
• /
• 2012

Today, the core technology of an automobile is becoming to IT-based convergence system technology. To cope with many kinds of situations and provide the convenience for drivers, various IT technologies are being integrated into automobile system. In this paper, we propose an convergence system, which is called Augmented Driving System (ADS), to provide high safety and convenience of drivers based on image information processing. From imaging sensor, the image data is acquisited and processed to give distance from the front car, lane, and traffic sign panel by the proposed methods. Also, a converged interface technology with camera for gesture recognition and microphone for speech recognition is provided. Based on this kind of system technology, car accident will be decreased although drivers could not recognize the dangerous situations, since the system can recognize situation or user context to give attention to the front view. Through the experiments, the proposed methods achieved over 90% of recognition in terms of traffic sign detection, lane detection, and distance measure from the front car.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.6
• /
• pp.859-864
• /
• 2022

Drowsy driving, one of the biggest causes of traffic accidents every year, is accompanied by various factors. As a general method to check whether or not there is drowsiness, a method of identifying a driver's expression and driving pattern, and a method of analyzing bio-signals are being studied. This paper proposes a driver fatigue detection system using deep learning technology and bio-signal measurement technology. As the first step in the proposed method, deep learning is used to detect the driver's eye shape, yawning presence, and body movement to detect drowsiness. In the second stage, it was designed to increase the accuracy of the system by identifying the driver's fatigue state using the pulse wave signal and body temperature. As a result of the experiment, it was possible to reliably determine the driver's drowsiness and fatigue in real-time images.